RAGとは
RAG（検索拡張生成：Retrieval-Augmented Generation）とは、LLM（大規模言語モデル）に外部データベースの検索機能を組み合わせることで、より正確で最新の情報に基づいた回答を生成する技術です。
RAGが生まれた背景
LLMは学習データのカットオフ日時以降の情報を持たず、社内固有の情報も持ちません。RAGはこの問題を解決するため、ユーザーの質問に関連する文書をベクトル検索で取得し、その内容をLLMの入力（コンテキスト）に加えることで、根拠ある回答を生成します。
RAGの活用事例
社内マニュアルやFAQをRAGで検索するカスタマーサポートBot、最新の法律・規制情報を参照する法務支援ツール、製品仕様書を参照する技術問い合わせシステムなどが代表的な活用例です。
RAGとSEOの関係
AI検索エンジン（Perplexity・Google SGEなど）の多くがRAGの仕組みを採用しています。つまり、Webサイトのコンテンツが「AIに引用される文書」として選ばれるかどうかが、新時代のSEO（AIO/AEO）の鍵となります。正確で権威性の高いコンテンツ整備が直接的な集客効果をもたらします。
